会员
深度强化学习实践(原书第2版)
(俄)马克西姆·拉潘更新时间:2021-08-18 17:40:31
最新章节:25.7 总结开会员,本书免费读 >
本书的主题是强化学习(ReinforcementLearning,RL),它是机器学习(MachineLearning,ML)的一个分支,强调如何解决在复杂环境中选择最优动作时产生的通用且极具挑战的问题。学习过程仅由奖励值和从环境中获得的观察驱动。该模型非常通用,能应用于多个真实场景,从玩游戏到优化复杂制造过程都能涵盖。
品牌:机械工业出版社
译者:林然 王薇
上架时间:2021-07-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
(俄)马克西姆·拉潘
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调
《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇,专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论,更注重实践应用,通过丰富的案例和场景,引导读者从理论走向实践,真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化计算机13万字 - 会员
Sora革命:重塑人工智能
Sora是一个文本生成视频工具,本书介绍了Sora在视频生成领域的巨大潜力。本书共9章,系统讲解人工智能的演进、Sora的应用实践、Sora深度解析、Sora的挑战与未来等。本书内容全面、图文并茂、经典易懂,适合想要学习Sora的初学者,以及想要学习文本生成文本、文本生成图片、文本生成视频等内容的人工智能爱好者、自媒体从业人员、短视频制作者、设计师、相关专业的企业和高校人员阅读。计算机3.2万字 - 会员
华为MindSpore深度学习框架应用开发实战
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成,介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3~8章组成,介绍MindSpore框架各子系统的具体情况,包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成,介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度计算机13万字 - 会员
机器学习
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算计算机22.7万字 - 会员
ChatGPT大模型:技术场景与商业应用
ChatGPT作为人工智能领域的一大进步,引起了热议,其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型,主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。本书聚焦大模型,对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手,探寻其背后支撑大模型的魅力。首先,本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解,展现了大模型的发展现状和商业化潜力。计算机13.2万字 - 会员
一本书读懂大模型:技术创新、商业应用与产业变革
这是一本人人都能读懂的大模型综合指南,既是一本大模型的科普书,又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版,从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂,内容上深入浅出,呈现上图文并茂,给读者良好阅读体验的同时,让读者对大模型的理解事半功倍!无论你是AI工程师,还是完全没有IT技术背景的爱好者;无论你是一线的从业人员,还是企业的管理者和决策计算机13.2万字 - 会员
智能控制与强化学习:先进值迭代评判设计
在人工智能技术的大力驱动下,智能控制与强化学习发展迅猛,先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题,以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标,建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先,对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析,建立一系列适用于不同场景的稳定性判据,从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次计算机8.7万字 - 会员
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用计算机8.1万字 - 会员
量子人工智能
量子计算与人工智能的交叉融合,促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式,构建量子人工智能应用。全书共13章,第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式,用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数,重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第计算机7.6万字